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  • 随着超大规模集成电路技术不断进步,单芯片上集成了...和编译角度展开,首先研究了CPU-GPU异构并行系统的编程模型,然后针对 GPU存储访问展开了深入分析和优化研究,最后给出了所研究模型编译实 现和优化。
  • 对MPI最重要的认识是MPI属于一种函数库。MPI操作需要至少调用一个或多个MPI函数,针对特别少量的数据传输,MPI编程方法的效率可能不是最高的。因此,若使用MPI编程,在每次数据通信中需传输尽可能多的数据,从而提.....

    1.10 MPI开发心得

    与其他的编程方法一样,MPI编程需要了解MPI特性,只有掌握MPI编程方法的优点和缺点,才能编写高效的MPI程序。对MPI最重要的认识是MPI属于一种函数库。MPI操作需要至少调用一个或多个MPI函数,针对特别少量的数据传输,MPI编程方法的效率可能不是最高的。因此,若使用MPI编程,在每次数据通信中需传输尽可能多的数据,从而提高通信效率。
    MPI支持用户构建自己的软件库。相对于在程序中调用MPI函数,利用MPI在程序中实现自定义接口的方法更好。很多应用程序采用自定义接口的方法,从而程序代码显得更加整洁。很多重要的计算库和框架均采用自定义接口的方法,如PETSc [26,229]和Trilinos [137]。在上述函数库中,很少直接调用MPI函数,即使出现MPI函数调用,一般只出现在用户代码中。
    内存访问局部性对计算性能有较大影响。MPI程序基于进程运行,可帮助用户维护内存数据的局部性。该特性既是MPI的优势,有时也会成为劣势。优势在于要求用户实现数据局部性,从而提高程序运行效率。劣势在于用户必须实现内存数据局部性要求。在内存访问上实现数据局部性,尤其在缓存和主要内部存储器间,对开发高效率的并行程序非常重要。
    并行程序运行性能和结果往往与期待的不同,因此采用相关工具对性能和结果进行测试是非常必要的。MPI调试接口可为程序调试和性能测试提供帮助,协助开发人员分析MPI程序[23,72,145,300]。用户也可利用MPI调试接口,分析程序性能,设计高效率的并行程序。
    在使用MPI过程中,存在一些使用心得,如下所示:
    (1)认真检查和使用内存缓冲区。(参考安全程序设计讨论。)
    (2)避免不必要的同步操作。避免在数据通信过程中使用不必要的同步操作,例如在非阻塞式通信方式中采用等待多个非阻塞式通信操作完成的函数(例如,MPI_Waitall)。
    (3)在数据通信量从少量增加到中等规模时(数据通信量大小取决于网络、CPU和MPI实现方式),建议使用连续的MPI通信,从而减少MPI通信过程中的开销。
    (4)在MPI程序中,尽量采用通过MPI构造的数据类型,减少非连续数据的内存移动操作,提高MPI程序运行效率。
    (5)在I/O访问中,尽量采用聚合I/O。但在采用聚合I/O过程中,需要注意文件系统限制(例如,一些文件系统不支持数据块边界对齐)。
    (6)MPI_Barrier函数对程序性能有较大影响,不建议采用。在文献[252]中,提供一种自动检测不必要同步操作的方法。除非一些特殊情况,MPI_Barrier函数通常在MPI程序中很少使用,若经常使用MPI_Barrier函数则将极大影响程序性能,是一种不正确的MPI编程方法。

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  • MapReduce并行编程框架

    2019-04-26 17:02:27
    接着是完整MapReduce并行编程模型:(这个图很重要,也很好理解) 这个图将键值对(k1;v1)经过Map函数处理得到中间结果键值对(k2;[v2]),再经过Combiner整理计算成键值对[(k3;v3)],然后键值对通过同步障使它们...

    第四章:MapReduce并行编程框架

    • 基于数据划分和分而治之策略的基本并行化计算模型

    • MapReduce并行编程模型:

    • 接着是完整的MapReduce并行编程模型:(这个图很重要,也很好理解)

    • 这个图将键值对(k1;v1)经过Map函数处理得到中间结果键值对(k2;[v2]),再经过Combiner整理计算成键值对[(k3;v3)],然后键值对通过同步障使它们得以归类,最后经过Reduce函数集中处理得出最终的计算结果。

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  • 2.6.5 MCS Locks示例 本节是最后一个示例,该示例展示了将部分共享存储器算法转换到基于分布式存储器AM实现过程。该算法要解决是MCS锁锁获取...理解共享内存实现机制对于学习该示例非常重要。转换为C...

    2.6.5 MCS Locks示例

    本节是最后一个示例,该示例展示了将部分的共享存储器算法转换到基于分布式存储器的AM实现的过程。该算法要解决的是MCS锁的锁获取函数[189]。本节只提供锁获取部分,我们鼓励读者自己进行初始化与锁释放操作。另外强烈建议读者阅读MCS锁相关论文,尤其是2.4节的算法5。理解共享内存实现机制对于学习该示例非常重要。
    转换为C的MCS锁数据类型和共享内存的锁获取函数如代码清单2-6所示。
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    在代码清单2-6中:
    (1)lock数据类型为共享内存的链表头。
    (2)qnode数据类型构成了链表的数据元素。
    (3)qnode数据类型中包括一个locked字段,允许阻塞在锁获取时的线程在本地内存中轮询。
    本例的主要目标是在分布式内存实现中重构这些属性,为此我们从数据类型的转换开始入手。如代码清单2-7所示。
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    代码的第11~14行定义了两个“宽指针”类型,其中每个包括一个节点和一个地址。在lock_t和qnode_t类型的定义中,指向链表节点的指针已经替换为等价的“宽”指针。这是从共享内存到分布式内存转换中常用的术语。这两种类型的定义还包括“NEW”标识的字段,接下来将介绍其使用方法。
    在进一步介绍MCS锁获取的转换前,我们向读者做一个简短的说明。本例是第一个必须让指针作为AM参数传递的示例。正如前文所述,GASNet AM的参数是无符号的32位整数。那么在传递64位指针的时候要作为两个参数。如果只考虑64位平台,那么可以使用简单的C预处理器宏实现这些。然而,同时为32位和64位平台编写易读的代码就需要使用C语言处理器实现。每个使用GASNet的客户端都有多个习惯用语版本,代码清单2-8提供了构建示例所需的三个AM处理程序的使用逻辑。在列表的宏定义中,采用双括号的参数列表Request2P和Reply2P1I不是很常见,其目的是确保C的预处理器能够以正确顺序执行其扩展。
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    我们再次回到代码清单2-6的共享内存C代码中,且重点关注第12行和第16行代码。这两行代码虽然只包含了原始算法中对非本地存储器的引用,但它们在AM中的实现构成了本例的核心内容,如代码清单2-9所示。
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    当上一个值返回且相对于进行相同更新的其他线程执行原子性操作时,共享内存代码fetch_and_store()函数替换了调用者I的链表头。分布式存储器的这个操作由AM请求处理程序FetchAndStoreRequest及其相应的回复处理程序FetchAndStoreReply实现。通过GASNet处理程序安全锁满足原子性要求。在锁保护的临界区内,宽指针已有的值将保存在prev中并写入新值。因为节点部分(至少对于此算法)始终是请求的发送方,因此处理程序参数可以只传递新值的地址部分,节点部分可以通过gasnet_GetMsgSource获得。最后,FetchAndStoreRequest发送包含prev值(其中的节点部分为显式内容,因为可能是任何节点)的回复。
    AM回复处理程序FetchAndStoreReply负责接收FetchAndStoreRequest请求应用程序发回的值。其中参数还包括在原始请求中传递的Ptr2值。这就允许回复处理程序识别相应的请求,并将“Fetched”值存储在正确的qnode_t变量的predecessor字段中。这种请求者上的地址来回传递在构造基于AM算法中十分常见,就像接收“return value”的预留空间一样(如添加在qnode_t类型的predecessor字段)。后续将在检查AcquireLock代码时解释gasnett_local_wmb()的调用。
    代码清单2-9中的第三个AM处理程序是StoreNextRequest,主要用于实现共享内存版本算法的“predecessor->next = I”操作。这与FetchAndStoreReply函数十分相似,两者的区别在于写入的字段和节点数是以隐式形式传递的而不是参数形式,且StoreNextRequest处理程序不必进行回复。
    最后,我们将和读者一起参考代码清单2-10实现AcquireLock。
    screenshot
    该部分代码遵循与带加法的共享存储器算法相同的步骤顺序。首先将调用者I初始化空的链表,且设置predecessor为“nil”。然后调用fetch-and-store的AM版本,并调用GASNET BLOCKUNTIL等待函数直至predecessor值不为“nil”。下一步是划分predecessor-> addr值,这里体现了GASNet工具gasnett_local_wmb()的重要性。该函数实现内存栅栏以确保在写入node字段前,对addr字段的写入是全局可见的。结合GASNET BLOCKUNTIL中对应的读取栅栏,此栅栏确保我们读取(node,addr)对的一致性,而无需互斥操作。
    在对predecessor-> addr的值进行划分过程中,分布式存储器算法通过标记I为“locked”、将I的地址写入predecessor的next字段以及设置待清除的I->lock标记的方式,继续遵循共享存储器版本的逻辑操作。其中上述标记的清除操作是在尚未提供的LockRelease代码中完成的,同时我们也鼓励读者自己动手构建LockRelease以达到练习所学知识的目的。

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  • 缓存一致性 Cache coherence 简称 CC, 缓存一致性协议是在共享缓存多处理器架构确保最终一致性最突出、最重要的机制。这些协议在缓存线(cache-line)级别实现了对一致性的保证。缓存线是从主内存中读取数据和向...
    

    1  定义

    缓存一致性 Cache coherence 简称 CC, 缓存一致性协议是在共享缓存多处理器架构确保最终一致性最突出、最重要的机制。这些协议在缓存线(cache-line)级别实现了对一致性的保证。缓存线是从主内存中读取数据和向内存中写入数据的缓存单位(至少从一致性机制的角度看是这样的)。商用处理器上三个最突出最重要的缓存一致性协议—MOESI, MESI, and MESIF—的缩写都来自它们为缓存线定义的各种状态:Modified(已修改), Owned(被占用),Exclusive(独占的), Shared(共享的), Invalid(无效的), and Forward(转发的)。缓存一致性协议在对内存确保最终一致性的内存一致性机制的帮助下对这些状态进行管理。

     Intel 奔腾: MESI 协议

    AMD opteron: MOESI 协议

    Intel i7 : MESIF 协议

    问题 :为什么需要缓存CC?

    答案:

    从第二章的体系结构图可以看到,一般每个核心都有一个私有的L1级和L2级Cache,同一个物理CPU上的多个核心共享一个L3级缓存,这样的设计是出于提高内存访问性能的考虑。但是这样就有一个问题了,每个核心之间的私有L1,L2级缓存之间需要同步啊。比如,核心1上的线程A对一个共享变量global_counter进行了加1操作,这个被写入的新值存到核心1的L1缓存里了;此时另一个核心2上的线程B要读global_counter了,但是核心2的L1缓存里的global_counter的值还是旧值,最新被写入的值现在还在核心1上。这就需要CPU有一个模块来保证,同一个内存的数据在同一时刻对任何对其可见的核心看来,数据是一致的,由第二章缓存图知道,这种专门的组件就是缓存控制器(Cbox,Bbox)。

    2  CC协议

    2.1  MESI 

    详细了解参考 : Cache一致性协议之MESI http://blog.csdn.net/muxiqingyang/article/details/6615199

    2.2 MOESI

    MOESI 是MESI 的一种拓展

    下面是基于MOESI的一个例子,展示的是共享缓存多处理器中共享读写的生命周期。

    [http://www.oschina.net/translate/nonblocking-algorithms-and-scalable-multicore-programing]

    2.3  MESIF

    Intel提出了另外一种MESI协议的变种,即MESIF协议,该协议与MOESI协议有较大的不同,也远比MOESI协议复杂,该协议由Intel的QPI(QuickPath Interconnect)技术引入,其主要目的是解决“基于点到点的全互连处理器系统”的Cache共享一致性问题,而不是“基于共享总线的处理器系统”的Cache共享一致性问题。

    在基于点到点互连的NUMA(Non-Uniform Memroy Architecture)处理器系统中,包含多个子处理器系统,这些子处理器系统由多个CPU组成。如果这个处理器系统需要进行全机Cache共享一致性,该处理器系统也被称为ccNUMA(Cache Cohenrent NUMA)处理器系统。MESIF协议主要解决ccNUMA处理器结构的Cache共享一致性问题,这种结构通常使用目录表,而不使用总线监听处理Cache的共享一致性。

     

    关于MESIF ,可以参阅陈怀临的 “浅谈intel qpi 的 MESIF 协议和home,soure snoop”

    http://www.360doc.com/content/10/1207/13/158286_75798413.shtml

    3 伪共享

    3.1  定义

    从上一节可以知道,缓存一致性协议操作的最小对象的缓存行,缓存行内数据的修改、写入内存、写入其他缓存等操作都会改变其状态,这样,在共享缓存多核架构里,数据结构如果组织不好,就非常容易出现多个核线程反复修改同一条缓存行的数据导致缓存行状态频繁变化从而导致严重性能问题,这就是伪共享现象。

     下图就是一个伪共享的例子,core1上运行的线程想修改变量x,core2上运行的线程想修改变量y,但x和y刚好在一个缓存行上。每个线程都要去竞争缓存行的所有权来更新变量。如果核心1获得了所有权,缓存子系统将会使核心2中对应的缓存行失效。当核心2获得了所有权然后执行更新操作,核心1就要使自己对应的缓存行失效。这会来来回回的经过L3缓存,大大影响了性能。如果互相竞争的核心位于不同的插槽,就要额外横跨插槽连接,问题可能更加严重。

     

    3.2  解决

    与缓存行导致性能问题的严重相比,对这个问题的解决方案显得非常简单,这就是缓存行填充,通过填充缓存行,使得某个核心线程频繁操作的数据独享缓存行,这样就不会出现伪共享问题了。下面是一个例子。

    32位机 long long 是8字节,这样一个缓存行64字节可以存8个 counter, 这样最差的情况下同时会有8个线程争夺同一个缓存行的操作权,性能会非常低。解决方式非常简单,如下图所示,每个counter 变量增加一个填充变量 pad,使得一个counter 变量刚好是一个缓存行大小,这样数组counters 每个元素占用一个缓存行,所有线程独占自己的缓存行,避免了伪共享问题。

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